Análise de imagem - Image analysis

A análise de imagens ou análise de imagens é a extração de informações significativas de imagens ; principalmente de imagens digitais por meio de técnicas de processamento digital de imagens . As tarefas de análise de imagem podem ser tão simples como ler etiquetas com código de barras ou tão sofisticadas quanto identificar uma pessoa pelo rosto .

Os computadores são indispensáveis ​​para a análise de grandes quantidades de dados, para tarefas que requerem computação complexa ou para a extração de informações quantitativas. Por outro lado, o córtex visual humano é um excelente aparelho de análise de imagens, especialmente para extrair informações de nível superior e para muitas aplicações - incluindo medicina, segurança e sensoriamento remoto - analistas humanos ainda não podem ser substituídos por computadores. Por esse motivo, muitas ferramentas importantes de análise de imagem, como detectores de borda e redes neurais, são inspiradas em modelos de percepção visual humana .

Digital

Análise de imagem digital ou análise de imagem de computador é quando um computador ou dispositivo elétrico estuda automaticamente uma imagem para obter informações úteis dela. Observe que o dispositivo geralmente é um computador, mas também pode ser um circuito elétrico, uma câmera digital ou um telefone celular. Envolve os campos de visão computacional ou de máquina e imagens médicas e faz uso intenso de reconhecimento de padrões , geometria digital e processamento de sinais . Este campo da ciência da computação se desenvolveu na década de 1950 em instituições acadêmicas como o MIT AI Lab, originalmente como um ramo da inteligência artificial e da robótica .

É a caracterização quantitativa ou qualitativa de imagens digitais bidimensionais (2D) ou tridimensionais (3D) . Imagens 2D são, por exemplo, para serem analisadas em visão computacional e imagens 3D em imagens médicas . O campo foi estabelecido nas décadas de 1950-1970, por exemplo, com contribuições pioneiras de Azriel Rosenfeld , Herbert Freeman , Jack E. Bresenham ou King-Sun Fu .

Técnicas

Existem muitas técnicas diferentes usadas na análise automática de imagens. Cada técnica pode ser útil para uma pequena gama de tarefas, no entanto, ainda não existem métodos conhecidos de análise de imagem que sejam genéricos o suficiente para uma ampla gama de tarefas, em comparação com as habilidades de capacidade de análise de imagens de um ser humano. Exemplos de técnicas de análise de imagem em diferentes campos incluem:

• Reconhecimento de objetos 2D e 3D ,
• segmentação de imagem ,
• detecção de movimento, por exemplo , rastreamento de partícula única ,
• rastreamento de vídeo ,
• fluxo óptico ,
• análise de varredura médica ,
• Estimativa de pose 3D .

Formulários

As aplicações de análise de imagem digital estão se expandindo continuamente por todas as áreas da ciência e da indústria, incluindo:

• leitura de microplacas de ensaio , como detectar onde um produto químico foi fabricado.
• astronomia , como calcular o tamanho de um planeta.
• identificação automatizada de espécies (por exemplo, espécies vegetais e animais)
• defesa
• análise de nível de erro
• filtrando
• visão de máquina , como para contar automaticamente os itens em uma correia transportadora de fábrica.
• ciência dos materiais , como determinar se uma solda de metal tem rachaduras.
• medicina , como a detecção de câncer em uma mamografia.
• metalografia , como a determinação do conteúdo mineral de uma amostra de rocha.
• microscopia , como a contagem de germes em um cotonete.
• reconhecimento automático de matrículas ;
• reconhecimento óptico de caracteres , como detecção automática de placas de veículos.
• sensoriamento remoto , como a detecção de intrusos em uma casa e a produção de mapas de cobertura / uso do solo.
• robótica , como para evitar a direção em um obstáculo.
• segurança , como detectar a cor dos olhos ou do cabelo de uma pessoa.

Baseado em objeto

Segmentação de imagem durante a análise de imagem de base de objeto

A Análise de Imagens Baseada em Objetos (OBIA) emprega dois processos principais, segmentação e classificação. A segmentação de imagem tradicional é feita por pixel. No entanto, OBIA agrupa pixels em objetos homogêneos. Esses objetos podem ter diferentes formas e escalas. Os objetos também têm estatísticas associadas a eles, que podem ser usadas para classificar objetos. As estatísticas podem incluir geometria, contexto e textura de objetos de imagem. O analista define estatísticas no processo de classificação para gerar, por exemplo, a cobertura da terra .

Quando aplicado a imagens terrestres, OBIA é conhecido como Geographic Object-Based Image Analysis (GEOBIA), definido como "uma subdisciplina da ciência da geoinformação dedicada a (...) particionar imagens de sensoriamento remoto (RS) em imagens-objetos significativos, e avaliando suas características por meio da escala espacial, espectral e temporal ". A conferência internacional GEOBIA é realizada semestralmente desde 2006.

A análise de imagem baseada em objeto também é aplicada em outros campos, como biologia celular ou medicina. Pode, por exemplo, detectar mudanças nas formas celulares no processo de diferenciação celular.

A técnica é implementada em softwares como o eCognition ou a caixa de ferramentas Orfeo .

Veja também

• Imagens arqueológicas
• Tecnologias de imagem
• Processamento de imagem
• Mapeamento de cobertura do solo
• Inteligência militar
• Sensoriamento remoto

Referências

Leitura adicional

• The Image Processing Handbook de John C. Russ, ISBN  0-8493-7254-2 (2006)
• Processamento e análise de imagens - Variational, PDE, Wavelet e Stochastic Methods, de Tony F. Chan e Jianhong (Jackie) Shen , ISBN  0-89871-589-X (2005)
• Visão Front-End e Análise de Imagem Multi-Escala por Bart M. ter Haar Romeny, Brochura , ISBN  1-4020-1507-0 (2003)
• Practical Guide to Image Analysis de JJ Friel, et al., ASM International , ISBN  0-87170-688-1 (2000).
• Fundamentals of Image Processing por Ian T. Young, Jan J. Gerbrands, Lucas J. Van Vliet, Paperback, ISBN  90-75691-01-7 (1995)
• Image Analysis and Metalography editado por PJ Kenny, et al., International Metallographic Society e ASM International (1989).
• Quantitative Image Analysis of Microstructures por HE Exner & HP Hougardy, DGM Informationsgesellschaft mbH, ISBN  3-88355-132-5 (1988).
• "Preparação de amostras metalográficas e materialográficas, microscopia de luz, análise de imagem e teste de dureza", Kay Geels em colaboração com Struers A / S, ASTM International 2006.